基于改进Apriori算法的煤矿物态隐患系统设计与应用

为了更深入地研究和利用激增的煤炭隐患数据,对某煤矿的隐患及其属性进行了研究、分析与分层,构建了属性的星形全连接模型;并通过数据清洗、概化及连续属性离散化等数据挖掘技术,将大量原始隐患数据转化为适用挖掘的数据。应用经剪枝和连接步的优化改进的Apriori算法,对该煤矿近两年的物态隐患数据记录进行挖掘,得到频繁项集,导出关联规则;最后利用SQL Server 2008数据库和VS2010平台,构建并实现了煤矿物态隐患信息挖掘系统。